TA的每日心情![](source/plugin/dsu_paulsign/img/emot/kx.gif) | 开心 14 小时前 |
---|
签到天数: 1684 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 09:07 编辑 2 V. `, h/ V% p4 ~( }
holycow 发表于 2019-2-5 02:42
4 f% y! K `9 Z* k0 X1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可7 ~ ]: e1 H6 a' E' W. n
2. Lambda的估计需要依赖于归一0 F/ e/ _9 H$ y) a
3. 归一的分母是可以主观确定的 ... * M6 }' r9 Q4 k' D5 ?& Y
) }3 X' I, r3 l6 j3 ]如果是对称的单峰分布的话,期望存在的时候,期望和峰度Kurtosis(也就是你说的陡峭程度)无关,一定在众数Mode,即峰值的地方.唯一的例外是积分不收敛,即期望不存在(比如柯西分布,这时候没有重心).对于不对称的单峰分布,唯一能影响期望的是偏度Skewness.
! a! U% B2 L+ l8 l' F
) W: G3 {; A0 L' n& ~. W这很直观,您再想想? |
|